在Tensorflow中使用GPU核进行并行计算

2024-10-03 15:29:42 发布

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我正在为tensorflow gpu和pyqt5开发一个目标检测系统

我开发了一个基于神经网络模型的训练项目 通过tensorflow,这很好,但我需要加快检测速度

我的GPU是GTX 1060,CPU是Corei7

如何使用CUDA核心划分计算

我已经搜索了很多文章,我在网上问了好几次 *堆栈**溢出*但没有响应

如何使用tensorflow gpu通过库(如 PYCUDA还是numba还是CUPY

我以多种方式提出了这个问题,但我正在寻找一种正确的方法来使用CUDA对GPU内核进行编程(GTX1060有1280个CUDA内核,但Corei7有8个内核,通过向GPU提供计算,程序将大规模加速)


Tags: 模型目标gputensorflow系统神经网络cpu内核
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-10-03 15:29:42

有关tensorflow gpu的安装,请参见here。 在脚本中,tensorflow会自动使用GPU(如果可用),但您可以检查this了解更多信息,以检查可用内核的数量或手动选择一些内核等

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